Você pode estar familiarizado com bancos de dados que armazenam registros em linhas. No entanto, um banco de dados em colunas armazena dados em colunas. Um banco de dados colunar é uma forma de banco de dados NoSQL que armazena dados não estruturados. Ele pode recuperar dados mais rapidamente do que um banco de dados estruturado tradicional baseado em linhas. Os bancos de dados que armazenam dados em colunas permitem leituras muito mais rápidas, mas sacrificam o desempenho em transações de gravação. O desempenho da leitura é melhorado porque os dados são armazenados agrupados por coluna e não por linhas.
O que é um banco de dados colunar?
Para acelerar as consultas, um banco de dados em colunas armazena dados em colunas em vez de linhas. Esses bancos de dados modernos também são às vezes chamados de lojas “orientadas por colunas” ou “de coluna ampla”. À medida que as empresas aumentam a quantidade de dados armazenados, elas podem atingir terabytes (ou mais) de armazenamento de dados que devem ser recuperados. Os bancos de dados colunares aceleram o processamento de consultas e são frequentemente usados para Big Data ou consultas para análise de aprendizado de máquina.
Principais recursos dos bancos de dados de colunas
O melhor desempenho da consulta é um dos principais benefícios dos bancos de dados em colunas, mas eles têm várias outras vantagens. Veja alguns motivos pelos quais você se beneficiaria da troca de bancos de dados baseados em linhas para bancos de dados em colunas:
- Compactação de dados: A compactação avançada de dados reduz a quantidade de requisitos de armazenamento, o que também exige menos tempo de busca para encontrar os dados no disco. Quanto mais rápidos os tempos de busca e os upgrades de desempenho, mais rápido são os cálculos comuns (por exemplo, MIN ou SUM).
- Velocidade de análise mais rápida: O software de aprendizado de máquina e análise requer grandes quantidades de dados, para que um banco de dados colunar acelere esses aplicativos com processamento de consulta mais rápido de grandes conjuntos de dados.
- Autoindexação: Os administradores usados para indexar manualmente os bancos de dados tradicionais apreciarão a capacidade de autoíndice do banco de dados em colunas, o que também reduz a quantidade de espaço de armazenamento necessário para os dados.
- Vetorização: Os bancos de dados de colunas lidam com vários pontos de dados para análise avançada e funções matemáticas muito mais rapidamente do que os bancos de dados padrão baseados em linhas.
- Eliminação do NULL: Em vez de armazenar valores NULL, o que ocupa espaço de armazenamento, os bancos de dados em colunas não armazenam valores NULL ou ausentes.
Casos de uso para bancos de dados de colunas
Os bancos de dados de colunas são mais benéficos para consultas de dados em que apenas algumas colunas são necessárias para os resultados. Os bancos de dados relacionais tradicionais têm tabelas que podem ter várias colunas para uma única linha, mas os bancos de dados colunares agrupam dados com base em colunas. Se você tiver uma consulta que precise apenas de algumas colunas para exibir resultados aos usuários, um banco de dados em colunas melhorará o desempenho dos seus aplicativos.
Alguns casos de uso para bancos de dados em colunas:
- Análise de negócios: Para muitas métricas de negócios, você precisa de algumas colunas para resumir o sucesso. Um banco de dados colunar pode exibir melhor as previsões de análise e aprendizado de máquina com base nessas poucas colunas. Por exemplo, a análise baseada no total de vendas de um produto pode ser adequada para armazenamento de banco de dados em colunas.
- Monitoramento de segurança ou aplicativos: Os dados coletados de eventos de aplicativos (por exemplo, erros de autenticação ou tempos de resposta) podem ser armazenados em um banco de dados em colunas e usados em análises para melhorar o desempenho e impedir ataques cibernéticos contínuos.
- IoT os sensores de IoT para monitoramento de máquinas de armazém ou assistência médica coletam dados e os armazenam em colunas específicas, que podem ser usadas para detectar anomalias em máquinas ou bioatividade humana.
Comparação com bancos de dados baseados em linhas
A principal diferença entre um banco de dados baseado em coluna e um banco de dados baseado em linha é a funcionalidade de armazenamento de back-end. Um banco de dados colunar agrupa os dados da coluna para que as consultas não precisem procurar linhas inteiras para cada coluna que deve ser recuperada. Em vez disso, as colunas são agrupadas para recuperação mais rápida.
Bancos de dados baseados em linhas agrupam o armazenamento de linhas inteiras usando índices, para que sejam benéficos quando você tem consultas transacionais. Por exemplo, se você hospedar um site onde os usuários pesquisam suas compras recentes, um banco de dados relacional oferece melhores estratégias de desempenho e desenvolvimento. Bancos de dados baseados em colunas são mais adequados para Big Data e análise. Se você precisar pesquisar milhões de registros para encontrar compras e alimentar resultados para algoritmos de aprendizado de máquina, um banco de dados baseado em coluna seria melhor.
Soluções populares de banco de dados de colunas
Vários bancos de dados populares em colunas estão disponíveis para suas soluções de desenvolvimento. Cada um tem suas próprias vantagens e desvantagens. Aqui estão alguns a serem considerados:
- Snowflake O Snowflake é popular com a infraestrutura de grandes data warehouses. Ele pode combinar várias fontes de dados para fornecer um mecanismo de consulta de um local. O Snowflake é usado principalmente para aprendizado de máquina e análise, mas é conhecido pelo Snowpipe, que é um recurso de ingestão contínua de dados excelente para saída em tempo real.
- MariaDB O MariaDB é uma versão modificada e mais escalável do MySQL, por isso é frequentemente usado quando a infraestrutura atual funciona com o MySQL . Os administradores familiarizados com o MySQL apreciarão o suporte estendido à consulta JSON, e o MariaDB suporta até 200.000 conexões simultâneas. O MariaDB usa mais mecanismos de armazenamento estendidos, incluindo XtraDB, Aria, InnoDB, MariaDB ColumnStore, Memory, Cassandra e Connect. Use o MariaDB quando tiver conexões de alto volume e precisar de resultados rápidos em tempo real.
- Redshift: O Redshift é uma solução da Amazon, por isso é frequentemente usado quando uma organização tem infraestrutura da AWS. É benéfico para empresas que trabalham com bancos de dados de nuvem da AWS que precisam compartilhar dados com o Redshift para aprendizado de máquina, previsões, previsões financeiras e painéis de usuários para análise.
- BigQuery: Para usuários do Google Cloud Platform (GCP), o Google oferece o BigQuery. Assim como o Redshift, os administradores com dados já armazenados na plataforma Google podem aproveitar o BigQuery e usar os dados no GCP para criar um silo de dados alimentados a algoritmos de aprendizado de máquina. A inteligência comercial e a análise são comumente usadas com o BigQuery.
- Vertica Os administradores com o objetivo de integrar soluções Hadoop podem achar que o Vertica é muito mais conveniente do que os outros bancos de dados em colunas listados aqui. O Vertica também é benéfico se você quiser implantá-lo no local.
- SAP HANA: O SAP HANA Cloud oferece o SAP HANA DPaaS (plataforma de banco de dados como serviço), e a SAP trabalha com seu próprio banco de dados para sua tecnologia ERP. Desenvolvedores que desenvolvem soluções JavaScript podem apreciar a estrutura SAP HANA JavaScript com HTML5 para dar suporte aos seus projetos de ERP.
- Cosmos DB: O Cosmos DB é uma solução do Microsoft Azure, por isso é usado quando os administradores já têm serviços de nuvem do Azure. É comumente usado em ambientes Microsoft, mas é benéfico para coleta de dados IoT, varejo e marketing, jogos e aplicativos sociais que precisam de previsões e análise em tempo real.
Conclusão
Se você tiver grandes conjuntos de dados baseados em algumas colunas em um banco de dados relacional, poderá melhorar o desempenho mudando para um banco de dados colunar. Esses bancos de dados são perfeitos para análise, aplicativos em tempo real, aprendizado de máquina, análise preditiva e outros aplicativos de Big Data. A maioria dos bancos de dados colunares funciona com Big Data com terabytes de requisitos de armazenamento. A Pure Storage oferece soluções para armazenar seu Big Data que pode ser ingerido e armazenado em seu banco de dados em colunas.
